透视表数据帧输出显示2列，但透视表.shape仅显示1列(45，1)

透视表数据帧输出显示2列，但透视表.shape仅显示1列(45, 1)

基础概念

透视表（Pivot Table）是一种数据汇总工具，通常用于将数据从一种格式转换为另一种格式，以便更容易地进行数据分析。在Python中，透视表通常使用pandas库中的pivot_table函数来创建。

相关优势

1. 数据汇总：透视表可以快速汇总大量数据。
2. 数据重塑：透视表可以将数据从长格式转换为宽格式，反之亦然。
3. 数据分析：透视表可以方便地进行数据分析和可视化。

类型

透视表主要有以下几种类型：

1. 单变量透视表：基于一个变量进行汇总。
2. 双变量透视表：基于两个变量进行汇总。
3. 多变量透视表：基于多个变量进行汇总。

应用场景

透视表广泛应用于数据分析和报表生成，特别是在处理大量数据时，能够显著提高数据处理效率。

问题原因及解决方法

问题描述：透视表数据帧输出显示2列，但透视表.shape仅显示1列(45, 1)。

原因分析： 这种情况通常是由于透视表的索引设置不当导致的。透视表的索引（index）和列（columns）设置不正确，可能会导致数据帧的形状显示不正确。

解决方法： 确保透视表的索引和列设置正确。以下是一个示例代码，展示如何正确创建透视表：

import pandas as pd

# 示例数据
data = {
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80],
    'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc='sum')

print(pivot_table)
print(pivot_table.shape)

解释：

• values='D'：指定要汇总的列。
• index=['A', 'B']：指定行索引。
• columns=['C']：指定列索引。
• aggfunc='sum'：指定汇总函数。

通过正确设置索引和列，透视表的形状将正确显示。

参考链接

• pandas.pivot_table

希望这个解答能帮助你理解透视表的相关概念及解决方法。如果有更多问题，请随时提问。